李麗亞,樊芮鋒,宋 亞,趙 柱,蔡 榮

(華北光電技術(shù)研究所,北京 100015)

1 引 言

俄烏沖突事件的不斷升級,引發(fā)了全世界的廣泛關(guān)注,而俄烏戰(zhàn)場中的無人機作戰(zhàn)更是激發(fā)了各國軍事專家的激烈討論。其中烏克蘭使用了土耳其“拜拉克塔爾TB-2”、“愛好者”等多種無人機對俄羅斯軍隊實施了多次攻擊,除了人員、坦克、裝甲車等常規(guī)目標(biāo),還包括“道爾”“山毛櫸”機動防空導(dǎo)彈以及俄海軍的運輸艦、“猛禽”級快艇等高價值目標(biāo),開創(chuàng)了眾多無人機作戰(zhàn)領(lǐng)域的先河,同時烏克蘭通過無人機拍攝各種烏軍打擊效果的圖片視頻,拓展了戰(zhàn)場的信息環(huán)境,為烏克蘭在全球盟友宣傳、鼓舞軍隊士氣等方面提供支持,尤其是TB2察打一體無人機在戰(zhàn)場中發(fā)揮的情報偵察、精確打擊、火炮引導(dǎo)等多個層面的作用,顛覆了各國軍隊對無人機在高端戰(zhàn)爭中所起作用的認(rèn)知。無人機作為低空、慢速、小型化的低慢小目標(biāo),飛行高度一般在1000 m以下,速度小于200 km/h,雷達反射面積小,難發(fā)現(xiàn)、難捕捉、難處置,以民用小型無人機、軍用小型無人機、巡飛彈為代表的低慢小目標(biāo),已經(jīng)對現(xiàn)代戰(zhàn)爭、社會公共安全產(chǎn)生了極大的威脅。

無人機及無人機群未來必將成為軍事對抗的重要目標(biāo)。為了實現(xiàn)對無人機作戰(zhàn)的防御,預(yù)警探測是掌握戰(zhàn)場主動權(quán)、了解當(dāng)前戰(zhàn)場形勢必不可少的手段,通過對當(dāng)前防空空域的預(yù)警掃描,及時捕捉敵方目標(biāo)信息,監(jiān)視敵方目標(biāo)動態(tài),預(yù)測敵方作戰(zhàn)意圖,及時為己方攻擊防備提供足夠的情報信息以及反應(yīng)時間。俄烏戰(zhàn)場上的俄軍在沖突早期正是由于缺乏電子防護裝備,沒有及時掌握空中態(tài)勢,導(dǎo)致未能有效對抗烏克蘭的無人機。因此,面對無人機作戰(zhàn)的各種新動向,如何盡快地探測發(fā)現(xiàn)成為了各國軍隊關(guān)注的熱點。

面對低慢小目標(biāo),傳統(tǒng)的雷達在城市、山地等復(fù)雜環(huán)境下低空探測虛警率高,特別是強電磁對抗環(huán)境下無法工作,同時受制于雷達體制,防空雷達無法長時間一直處于工作狀態(tài),從俄烏沖突中TB-2無人機摧毀俄軍防空導(dǎo)彈的視頻看,它們基本都是準(zhǔn)確抓住俄軍機動防空系統(tǒng)雷達沒有開機的間歇發(fā)動攻擊,可以看出只是單靠雷達探測,無人機仍有機會避開防空系統(tǒng);此外無線電探測能夠通過對低空目標(biāo)的數(shù)傳、圖傳、導(dǎo)航等鏈路信號的偵察,實現(xiàn)對常用無人機的探測,但是復(fù)雜電磁環(huán)境下,目標(biāo)沒有鏈路特征或者鏈路特征未知的情況下,無線電探測效果不佳;聲探測能夠?qū)φ趽跷锖蟮哪繕?biāo)進行探測,由于小型無人機的噪聲與周圍環(huán)境噪聲相比非常小,其探測距離會非常近,并且精度較低,容易受到噪聲的干擾;光電探測作為被動探測手段,抗干擾能力強,能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)的精確識別,但是低慢小目標(biāo)的紅外特征弱,影響探測距離。顯然,單一的探測方式無法高效準(zhǔn)確地探測到目標(biāo),多種手段復(fù)合探測的方式將是低空目標(biāo)探測預(yù)警的發(fā)展趨勢,根據(jù)不同的使用場景和作戰(zhàn)對象,選用不同技術(shù)體制和技術(shù)參數(shù)的雷達、光電、無線電等多個傳感器,通過多種探測裝備協(xié)同,建立“一點發(fā)現(xiàn),多維跟蹤”多探測手段相結(jié)合的探測系統(tǒng),大大提高低慢小目標(biāo)的探測概率。

圖1 多手段復(fù)合探測的預(yù)警探測系統(tǒng)

2 光電探測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀

光電探測技術(shù)手段,作為復(fù)雜作戰(zhàn)環(huán)境下對低空目標(biāo)探測的重要技術(shù)手段,其在低空復(fù)雜背景探測下具有絕對性的優(yōu)勢:1)實現(xiàn)對低慢小目標(biāo)的高精度探測,實時跟蹤得到準(zhǔn)確的位置信息便于下一步的精準(zhǔn)打擊;2)低空抗干擾能力強,被動工作方式不易被發(fā)現(xiàn),利用目標(biāo)自身輻射信息進行探測,避免了電磁環(huán)境中其他信息的干擾;3)圖像直觀性好,實現(xiàn)對目標(biāo)屬性的精確識別,為當(dāng)前戰(zhàn)場態(tài)勢分析提供高價值信息。因此,相比容易受到干擾的無線電探測、聲探測手段,光電探測技術(shù)手段可以在雷達關(guān)機間隙填充當(dāng)前戰(zhàn)場空域態(tài)勢的空白,起到很好的補充作用;在電磁環(huán)境比較復(fù)雜的環(huán)境,可以替代雷達來面對超低空突防目標(biāo),其作用不可或缺[1]。

2.1 光電探測系統(tǒng)工作原理

光電探測系統(tǒng)利用不同波長范圍的探測器來響應(yīng)各種目標(biāo)的輻射信息,其工作波段包括可見光(0.37～0.78 μm)、近紅外(0.78～1 μm)、短波紅外(1～3 μm)、中波紅外(3.7～4.8 μm)、長波紅外(8～14 μm)、雙波段紅外、雙色紅外等,其中可見光成像主要是通過光線的反射,其成像與光源的波長及物體的反射率有關(guān),可見光成像的可視效果較好,可以準(zhǔn)確反映目標(biāo)的顏色屬性、空間位置;紅外熱成像主要是通過物體之間的溫度差造成紅外輻射強度的差別來對目標(biāo)和背景做出區(qū)分,紅外熱成像的環(huán)境適應(yīng)性好,可以在夜間、大霧天氣使用?？梢姽馓綔y和紅外探測均是獲取信息的重要手段,光電探測系統(tǒng)將二者結(jié)合使用,相互補充,全天時工作,獲取更多的目標(biāo)信息[2]。

根據(jù)光電探測系統(tǒng)的工作體制,可以將其分為光電搜索系統(tǒng)、光電跟蹤系統(tǒng)、光電搜跟一體系統(tǒng)。其中光電搜索工作體制的實現(xiàn)方式主要包括紅外大面陣凝視掃描技術(shù)、超長線列掃描技術(shù)、分布式凝視技術(shù)等,通過對防護區(qū)域的全空域監(jiān)視,完成對360°空域內(nèi)可疑目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)、告警,同時引導(dǎo)光電跟蹤系統(tǒng)實現(xiàn)對疑似目標(biāo)的鎖定跟蹤;光電跟蹤工作體制的實現(xiàn)方式主要包括三光同軸技術(shù)、被動定位技術(shù)等,通過對目標(biāo)的跟蹤定位,實時給指揮控制系統(tǒng)上報目標(biāo)的跟蹤位置信息,完成對告警目標(biāo)的確認(rèn)辨識;光電搜跟一體系統(tǒng)將搜索與跟蹤兩種功能結(jié)合起來,工作時大視場用于全空域掃描告警,通過對搜索視場中告警目標(biāo)的威脅等級判斷,選擇威脅大的目標(biāo)進行小視場跟蹤識別。光電探測系統(tǒng)以其遠距離探測、大視場覆蓋、高分辨成像的特點,已然成為未來作戰(zhàn)環(huán)境下戰(zhàn)場防御的重要手段。

2.2 國內(nèi)外光電探測設(shè)備發(fā)展概況

20世紀(jì)60年代,西方國家開始認(rèn)識到了紅外探測技術(shù)在軍事應(yīng)用的價值,最先研制紅外探測系統(tǒng)。紅外探測系統(tǒng)的發(fā)展一直受限于探測器件發(fā)展水平的限制,目前國際上已經(jīng)發(fā)展了三代探測器和紅外成像技術(shù)[3]。第一代探測器是線性光導(dǎo)探測器陣列,以此為代表的光電探測系統(tǒng)包括加拿大與美國聯(lián)合研制的“AN/SAR-8”系統(tǒng)、法國研制的“DIVB-1A旺皮爾(VAMPIR)”系統(tǒng)等[1,4],該類系統(tǒng)光機掃描設(shè)計比較復(fù)雜,體積重量較大,探測距離較近。隨著探測器焦平面材料工藝的發(fā)展,第二代探測器發(fā)展到了二維光伏探測器陣列,以凝視型中等規(guī)模中波紅外焦平面探測器的紅外成像應(yīng)用為主[4],20世紀(jì)90年代,紅外探測系統(tǒng)有了快速發(fā)展,以此為代表的有荷蘭研制的“天狼星(SIRIUS)”遠程紅外警戒跟蹤系統(tǒng)、法國研制的“旺皮爾(VAMPIR)MB 型”系統(tǒng)等[1],這類系統(tǒng)簡化了光機掃描設(shè)計,進一步減小了光電探測系統(tǒng)的體積重量,實現(xiàn)了全景快速掃描,擴大了俯仰的視場范圍,具備了雙波段探測的能力,但是識別能力依然較弱。隨著探測器焦平面陣列的像元數(shù)及性能的提升,第三代紅外探測器在第二代基礎(chǔ)上進一步提出了高性能、低成本的要求,長線列、超長線列,以及大規(guī)格面陣探測器得到了廣泛應(yīng)用,以此為代表的有以色列 RAFAEL 公司研制的“Sky Spotter”光電探測系統(tǒng)、法國研制的“月女神ARTEMIS”光電探測系統(tǒng)、美國研制的凝視紅外全景傳感器“SIRPS”等[1,5],第三代光電探測系統(tǒng)以凝視紅外焦平面陣列探測器為主,大大提升探測距離的同時保證了較高的分辨率,提高了系統(tǒng)的識別能力。

我國最早為殲-6甲夜航殲擊機研制了第一代的航2甲型光電探測系統(tǒng),但此系統(tǒng)采用的探測器件性能較差,探測距離非常有限[1]。20世紀(jì)80年代進入第二代探測器件的研制階段,焦平面工藝制作水平、信息處理技術(shù)都有了一定突破,紅外探測系統(tǒng)還是以線列為主,可靠性和探測距離得到提升,但是相比國外同時期的系統(tǒng)依然有明顯的差距。從本世紀(jì)初開始,隨著大面陣焦平面陣列、信號處理等技術(shù)的發(fā)展,我國開始研制第三代光電探測系統(tǒng),這一階段的光電探測系統(tǒng)擁有了大視場、遠距離、全方位監(jiān)視的能力,可同時對360°全景覆蓋的探測區(qū)域?qū)崿F(xiàn)多目標(biāo)的搜索識別,探測距離、識別距離都有了質(zhì)的飛躍。

2.3 光電探測系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

現(xiàn)代復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下,特別是復(fù)雜電磁干擾對抗環(huán)境下,光電探測已經(jīng)成為輔助或者替代雷達進行預(yù)警探測的重要方式,但目前光電探測的能力與雷達相比,還存在很大的差距,如何實現(xiàn)光電與雷達能力的匹配是亟需解決的問題。從光電探測系統(tǒng)的發(fā)展歷程來看,其發(fā)展主要依賴于軍事需求和紅外成像基礎(chǔ)技術(shù),雖然第三代紅外探測器件發(fā)展了大面陣焦平面陣列、超長線列等大規(guī)格器件,但是探測系統(tǒng)的成像機制并沒有發(fā)生改革,系統(tǒng)的指標(biāo)性能依然強依賴于探測器件、光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計、圖像信息處理技術(shù)等方面[6]。目前,低慢小目標(biāo)在復(fù)雜作戰(zhàn)環(huán)境下的威脅不斷增大,給光電探測系統(tǒng)帶來了新的挑戰(zhàn):

1)為了盡早盡快地發(fā)現(xiàn)目標(biāo),光電搜索系統(tǒng)的探測視場需要盡可能的大,同時需要保證盡可能遠地探測到目標(biāo)。目前系統(tǒng)的仰角覆蓋區(qū)域較小,傳統(tǒng)的階躍掃描來覆蓋大范圍空域耗費時間較多,搜索效率較低;傳統(tǒng)的穩(wěn)向擺掃裝置能夠快速完成視場階躍,但是增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度,無法滿足當(dāng)前系統(tǒng)小型化要求。遠距離的目標(biāo)在大視場圖像中的占比很小,通常只有幾個像素點,同時遠距離目標(biāo)衰減和大氣對成像的干擾導(dǎo)致目標(biāo)亮度微弱,信噪比較低。因此,大視場下的遠距離探測是個很大的挑戰(zhàn)。

2)光電搜索系統(tǒng)主要滿足大俯仰范圍覆蓋、遠距離探測,系統(tǒng)設(shè)計采用大口徑小F數(shù)來獲得更多的通光量,接收更多的目標(biāo)輻射能量,同時為了實現(xiàn)遠距離的探測,需要采用大尺寸像元來提高系統(tǒng)的探測距離;而光電跟蹤系統(tǒng)需要實現(xiàn)較好的識別效果,系統(tǒng)設(shè)計多采用大口徑大F數(shù)來增大系統(tǒng)的焦距,從而獲得更高的空間分辨率,同時為了實現(xiàn)高精度的識別,需要采用小尺寸像元來提高目標(biāo)的成像分辨率。顯而易見,探測發(fā)現(xiàn)與跟蹤識別的設(shè)計是相互矛盾的,傳統(tǒng)成像系統(tǒng)中的大視場與高分辨率不可兼得的,如何最大限度得同時滿足搜跟一體系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)與識別是個很大的挑戰(zhàn)。

3)復(fù)雜作戰(zhàn)背景下,特別是城市、山地等復(fù)雜場景,系統(tǒng)大視場的覆蓋范圍,視場中會出現(xiàn)山體、建筑物等多種背景物體,對遠距離的目標(biāo)進行探測,目標(biāo)只占幾個像元,且無法體現(xiàn)紋理特征,而山體、建筑物等復(fù)雜背景的灰度分布往往具有起伏劇烈、空間分布不平穩(wěn)等特點[7],背景雜波非常復(fù)雜,且高頻信息強度與目標(biāo)接近,不論是運動目標(biāo)還是懸停目標(biāo),都會受到背景干擾,導(dǎo)致虛警較多;同樣,在背景信號干擾下,跟蹤的穩(wěn)定性會下降,同時缺乏目標(biāo)特征信息的遠距離目標(biāo),識別精度會受到影響。因此,如何實現(xiàn)復(fù)雜作戰(zhàn)環(huán)境下的低虛警檢測和高準(zhǔn)確度跟蹤識別是個很大的挑戰(zhàn)。

4)多目標(biāo)協(xié)同作戰(zhàn)已經(jīng)成為戰(zhàn)爭中的亮點,集群式目標(biāo)是未來軍事對抗的重要目標(biāo),其中無人機蜂群在人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,通過攜帶不同的載荷,協(xié)同完成搜索、定位、引導(dǎo)、打擊等多種復(fù)雜任務(wù),達到低成本、低消耗、高效率的作戰(zhàn)效果;無人機與巡飛彈的集群協(xié)同作戰(zhàn),通過利用無人機自主靈活、巡飛彈生存能力強的特點,實現(xiàn)武器平臺的優(yōu)勢互補,極大地提高了飽和攻擊的作戰(zhàn)效能。而傳統(tǒng)的單視軸跟蹤技術(shù)無法實現(xiàn)對多目標(biāo)的跟蹤與定位,如何實現(xiàn)多目標(biāo)的航跡關(guān)聯(lián)、進行多目標(biāo)的跟蹤定位是個很大的挑戰(zhàn)。

3 光電探測系統(tǒng)的發(fā)展思路

3.1 大視場遠距離探測的需求

針對大視場下遠距離的目標(biāo)探測,除了需要提高探測器的靈敏度、擴大動態(tài)范圍之外,需要充分利用探測器多維度信息的獲取,除了強度信息外,還有光的譜段、偏振和相位等本征信息[8]。傳統(tǒng)探測器只是單譜段的輻射強度維度的探測,目標(biāo)信息獲取較少,無法區(qū)分偽裝目標(biāo)與真實目標(biāo),且探測距離較近,尤其是霧霾天氣或者能見度較低的條件下,已經(jīng)無法滿足現(xiàn)在戰(zhàn)場環(huán)境下低慢小目標(biāo)遠距離探測的需求。

1)多譜段探測擴寬了圖像的信息豐富度,提高了場景信息的準(zhǔn)確度,以雙色探測器為例,其能夠同時探測導(dǎo)彈彈頭和尾部火焰區(qū)域輻射出的不同的紅外波段,從而可以直接區(qū)分出只有單波長輻射的干擾彈。目前雙色/多色的探測器件的發(fā)展趨勢是縱向疊層結(jié)構(gòu)模式,即在單個像元內(nèi)疊加響應(yīng)不同波段的多個吸收層,在不需要復(fù)雜光學(xué)系統(tǒng)的條件下,實現(xiàn)多譜段在時間、空間響應(yīng)完全同步的目的,,在提升探測距離的同時也大大提高了探測精度[9]。

2)紅外偏振探測在目標(biāo)與背景的溫差較小、對比度較小的情況下,仍會具有較好的探測效果,同時不同的目標(biāo)由于材料、觀測角、表面粗糙度等因素的差異,會表現(xiàn)出不同的紅外偏振特性,因此在復(fù)雜背景光干擾、霧霾散射光的環(huán)境下,偏振探測在清晰目標(biāo)輪廓、突出目標(biāo)信息方面有很大的優(yōu)勢,更加有利于實現(xiàn)對遠距離目標(biāo)的探測識別。目前像素級偏振集成的紅外探測器是未來的發(fā)展趨勢,包括超表面相位調(diào)制、偏振敏感吸收器等,其避免了傳統(tǒng)方法偏振片的增加,簡化了光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計,降低了成本,真正意義上實現(xiàn)了偏振焦平面一體化[9-10]。

3)紅外相位探測通過檢測目標(biāo)散射光的相位能夠獲得目標(biāo)的距離信息,實現(xiàn)對低慢小目標(biāo)實現(xiàn)更精確地探測[9]。傳統(tǒng)相位調(diào)制的方法需要在光學(xué)系統(tǒng)中增加干涉儀、調(diào)制器等器件,但是其精度較低、光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計復(fù)雜,已經(jīng)無法滿足當(dāng)前對光學(xué)系統(tǒng)集成化及小型化的要求,表面微結(jié)構(gòu)是未來實現(xiàn)相位調(diào)制的發(fā)展趨勢。以最近備受關(guān)注的超表面為例,通過周期性的亞波長單元的排列構(gòu)成二維超材料,其排列方式和結(jié)構(gòu)尺寸決定了此超材料的光學(xué)特性,可通過利用亞波長單元在交界面處的光波相位突變來實現(xiàn)對任意電磁波的相位調(diào)制,其小型化和平面化有望取代傳統(tǒng)的光學(xué)系統(tǒng)[9-11]。

當(dāng)前探測器的高低角俯仰范圍有限,無法匹配雷達大俯仰范圍的視場,紅外探測器件以提高時間分辨率、空間分辨率、面陣大小、靈敏度、寬動態(tài)范圍等性能為目標(biāo)來提升對目標(biāo)的感知。在此基礎(chǔ)上,未來光電探測系統(tǒng)的重點將集中在多維感知方面,需要將強度、多光譜、偏振、相位等多維光場信息進行融合,彌補復(fù)雜作戰(zhàn)環(huán)境下單一維度信息的不足,通過多維信息的優(yōu)勢互補實現(xiàn)對目標(biāo)信息的增強,提高目標(biāo)在復(fù)雜背景下的對比度,從而提升光電系統(tǒng)的探測識別能力;尤其針對遠距離下低慢小目標(biāo)的暗弱特點以及偽裝目標(biāo)的近似紅外特征,增強光電探測系統(tǒng)的偵察能力,進一步提升光電探測系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境、極端氣候下的適應(yīng)能力。

3.2 大視場與高分辨兼容的需求

對于光電搜索跟蹤一體的系統(tǒng),受限于當(dāng)前紅外探測器件的發(fā)展水平,目前的光電系統(tǒng)難以同時滿足成像對大視場和高分辨的要求,導(dǎo)致系統(tǒng)的探測視場與識別距離相互制約。傳統(tǒng)的使用多個面陣探測器件進行焦平面機械拼接的方法受限于當(dāng)前芯片的制造工藝,無法解決相鄰成像器件之間的非感光縫隙的問題,不能完整成像,且此方法成本較高,系統(tǒng)過于復(fù)雜,滿足不了當(dāng)前對光電探測系統(tǒng)小型化低成本的要求[12]。受啟于生物系統(tǒng)的作用機理,未來光電探測系統(tǒng)的設(shè)計方向是模擬構(gòu)建仿生的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),基于鷹眼、人眼、昆蟲復(fù)眼等生物來設(shè)計仿生的光學(xué)系統(tǒng),增大系統(tǒng)的視場范圍,提高關(guān)鍵區(qū)域的空間分辨率(圖2)。

圖2 生物的眼睛結(jié)構(gòu)

鷹眼具有高靈敏度、大視場搜索、遠距離探測和識別精度高的特點,其采用側(cè)中央凹和正中央凹的交疊視場搜索目標(biāo),確定目標(biāo)后再使用具有高空間分辨率的正中央凹觀察識別目標(biāo),即雙目視覺進行搜索目標(biāo),單目視覺識別目標(biāo)[13]。而人眼視網(wǎng)膜的兩種感光細(xì)胞在視網(wǎng)膜不同位置的分布密度也各不相同,在人眼視網(wǎng)膜的外周地帶,視桿細(xì)胞的數(shù)目占絕對優(yōu)勢,但在靠近視網(wǎng)膜中心“中央凹”區(qū)域,視錐細(xì)胞卻高度密集,起到了類似增加像素的效果,顯著提高了此處的視覺分辨率,因此出現(xiàn)了視網(wǎng)膜中央物體分辨率高而處于視網(wǎng)膜外周的物體不易被清晰分辨的現(xiàn)象。

從系統(tǒng)的角度來看,鷹眼類似于多個子系統(tǒng)的集成,人眼類似于多尺度像元集成分布,仿鷹眼與人眼的研究主要集中在功能性仿生和結(jié)構(gòu)性仿生。針對當(dāng)前光電系統(tǒng)大視場與高分辨的需求,構(gòu)建多孔徑的成像系統(tǒng),通過多個探測器的光學(xué)拼接實現(xiàn)超大視場。美國的機載對地偵察系統(tǒng)ARGUS-IS使用4個共軸的分系統(tǒng)拼接,滿足大視場高分辨的同時,避免了直接對焦平面成像器件進行機械拼接時光敏面周圍的封裝導(dǎo)致的視場盲區(qū)問題[12]。文獻[14]提出了四個邊緣子孔徑與一個中央高分辨孔徑集成的多孔徑系統(tǒng),其中4個邊緣子孔徑的視場進行視場拼接,可構(gòu)成系統(tǒng)成像大視場,實現(xiàn)了仿鷹眼多系統(tǒng)的集成;根據(jù)人眼的特點,可以將邊緣子孔徑的探測器應(yīng)用大像元,而中央孔徑的探測器應(yīng)用小像元,從而實現(xiàn)中央孔徑在大F數(shù)的條件下具有更高的分辨率,同時4個邊緣子孔徑利用光學(xué)或者機械裝置產(chǎn)生亞像素的偏移,使得“交集”視場構(gòu)成的重疊視場區(qū)域能夠進行超分辨圖像重構(gòu),在中央高分辨孔徑的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)變分辨率的圖像融合,提升對目標(biāo)的識別能力。在實際使用過程中,通過四個邊緣子孔徑拼接的大視場進行全景搜索,目標(biāo)告警后,跳轉(zhuǎn)中央高分辨孔徑實現(xiàn)高分辨識別,克服傳統(tǒng)光電系統(tǒng)設(shè)計結(jié)構(gòu)的視場盲區(qū),實現(xiàn)真正大的高低角覆蓋,完成與雷達能力的匹配。

昆蟲復(fù)眼均由許多微小光學(xué)單元組成,復(fù)眼在自身體積極小的情況下,通過眾多的子眼數(shù)目拼接實現(xiàn)極大的視場,根據(jù)生物復(fù)眼成像特性的異同,其主要包括并置型復(fù)眼和重疊性復(fù)眼兩大類,其中重疊性復(fù)眼由于各子眼相互關(guān)聯(lián),具有較強的光靈敏度,但是會導(dǎo)致像差較大,影響最終的分辨率,因此目前的仿生復(fù)眼的光學(xué)結(jié)構(gòu)設(shè)計多以并置型復(fù)眼為主[15]。文獻[16]建立了并置仿生復(fù)眼光學(xué)系統(tǒng),同樣由中心光學(xué)系統(tǒng)和邊緣陣列子眼光學(xué)系統(tǒng)組成,給出了緊湊型子眼系統(tǒng)架構(gòu),避免了相鄰子眼的機械干涉,在增加空間分辨率的同時提高了空間利用率;文獻[17]重點闡述了美軍在大視場仿生復(fù)眼光電探測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,可以看出仿生復(fù)眼在作戰(zhàn)武器裝備中的應(yīng)用優(yōu)勢。未來復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下,復(fù)眼特殊的成像機制為解決光電探測系統(tǒng)大視場條件下的目標(biāo)高分辨探測、識別和跟蹤問題提供了明確的解決思路。

3.3 復(fù)雜場景低虛警探測與高精度識別的需求

城市、山地等復(fù)雜的作戰(zhàn)場景下,系統(tǒng)搜索的大視場中會出現(xiàn)多種背景雜波,如何在復(fù)雜場景中排除云層、飛鳥、光照、噪聲以及遮擋等干擾,準(zhǔn)確地檢測和識別出缺乏特征信息的低慢小目標(biāo)是亟需解決的難題。同時,面對戰(zhàn)場環(huán)境目標(biāo)的未知性,要求算法在檢測過程中對目標(biāo)大小具有較好的魯棒性,而傳統(tǒng)的檢測算法主要通過滑動窗口去提取候選區(qū)域的目標(biāo)特征后進行匹配,時間復(fù)雜度高且魯棒性較差;基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法建立的多尺度目標(biāo)檢測模型能夠較好得適應(yīng)目標(biāo)尺度的變化,但是在復(fù)雜背景下,目標(biāo)外觀信息會受到背景的干擾,無法適應(yīng)環(huán)境的變化,算法精度降低[18-19]。受啟于生物視覺系統(tǒng),在復(fù)雜環(huán)境下,生物視覺可以有效應(yīng)對環(huán)境變換從而快速捕捉目標(biāo)位置[20],因此可以借鑒生物腦機制,基于生物關(guān)鍵視皮層腦區(qū)的機制解析,建立視覺計算模型,并將其與當(dāng)前主流的計算機視覺算法相融合,在當(dāng)前高靈敏度、寬動態(tài)范圍、多維感知的紅外探測器的基礎(chǔ)上,提出類腦智能算法。

以靈長類為代表的生物腦是已知的智能水平最高的系統(tǒng),其視覺感知的魯棒性和準(zhǔn)確性遠超當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。從生物視覺的信息處理過來看,人類視網(wǎng)膜的光感受細(xì)胞接受外界的光刺激形成神經(jīng)電信號,向上傳遞后分成用于運動信息提取的大細(xì)胞通路和用于細(xì)節(jié)提取的小細(xì)胞通路兩條信息通路,然后視神經(jīng)將電信號傳遞給外側(cè)膝狀體后,再傳到大腦皮層進行高級語義的處理[20]。人類的視覺信息加工是時空不可分離的,其大細(xì)胞通路能夠通過細(xì)胞間的時空濾波變換有效提取視覺運動信息完成復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)檢測識別;同時,視覺皮層作為視覺系統(tǒng)中的核心部分,其腹-背側(cè)通路分別處理表觀信息和運動信息,并同時進行互相投射,因此,借鑒人腦雙通道并行處理機制和交互投射機制,充分利用運動信息對目標(biāo)檢測過程進行引導(dǎo),可以提高計算效率,同時將運動信息和表觀信息在時空維度進行融合,提高視頻目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率。目前業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為借鑒生物視覺運動機制對提升目標(biāo)檢測識別的智能化水平具有重要意義。文獻[20]～[21]引入人類視網(wǎng)膜算法提取圖像中目標(biāo)的運動信息,并將其與YOLO算法融合,解決了在外觀信息不明顯情況下的檢測虛警問題,極大地提高了無人機在復(fù)雜背景下的探測概率;文獻[22]從生物視覺系統(tǒng)得到啟發(fā),模擬視覺系統(tǒng)不同模塊具有不同的功能,在深度網(wǎng)絡(luò)中引入復(fù)雜的分塊機制效果,并驗證了這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實用性,在降低算法計算復(fù)雜度的同時,提高了對目標(biāo)的識別能力。

運動目標(biāo)的識別前提是保持對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤,城市、山地等復(fù)雜背景下會遇到跟蹤過程中前景遮擋導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤丟失的現(xiàn)象,如何克服背景干擾與前景遮擋也是當(dāng)前的重點與難點?，F(xiàn)有的跟蹤算法只能簡單應(yīng)對部分遮擋場景,無法解決密集遮擋、完全遮擋、長時間遮擋場景下的穩(wěn)定跟蹤,算法的魯棒性與實時性還需要進一步改善,而人類視覺的記憶信息和強依賴的先驗知識有益于進行場景理解,但是當(dāng)前的先驗學(xué)習(xí)模型能耗較高無法滿足使用[23]。而最符合生物神經(jīng)元機制的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的出現(xiàn),對解決具有較高的實時性和精確度要求的任務(wù)有較高的應(yīng)用價值,其以脈沖序列的形式在神經(jīng)元之間傳送信息,具有低能耗高信息處理效率的特點[24]。SNN能夠自然地編碼異步事件流,同時由于輸出脈沖觸發(fā)的原則,離散噪聲事件無法對脈沖神經(jīng)元的隱藏狀態(tài)引起足夠大的變化以引發(fā)輸出脈沖,因此,離散噪聲事件將被抑制,該方法具有較強的穩(wěn)定性?；谑录骱驼趽鯃D像幀作為輸入,構(gòu)建SNN與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型,預(yù)期能夠合成無遮擋的清晰場景圖像,解決密集遮擋、完全遮擋、長時間遮擋情況下基于幀的方法中缺失有效視覺信息的問題。

3.4 多目標(biāo)跟蹤定位的需求

無人機集群作戰(zhàn)將成為未來戰(zhàn)場環(huán)境中的重要角色,不同個體攜帶不同的載荷,通過信息共享實現(xiàn)在復(fù)雜戰(zhàn)場態(tài)勢下的情報偵察、目標(biāo)打擊等任務(wù),因此在無法對當(dāng)前的集群目標(biāo)進行威脅等級判斷時,需要對當(dāng)前視野中出現(xiàn)的個體進行跟蹤來判斷其屬性,因此如何實現(xiàn)對集群中多個目標(biāo)的跟蹤定位是當(dāng)前光電探測系統(tǒng)需要解決的難題。相較單目標(biāo)跟蹤,多目標(biāo)跟蹤除了需要適應(yīng)目標(biāo)形變、背景雜波等因素外,還需要額外考慮目標(biāo)數(shù)量不確定、多目標(biāo)軌跡關(guān)聯(lián)、目標(biāo)相互遮擋、軌跡交叉等問題[25]。近年來,基于深度學(xué)習(xí)的多目標(biāo)跟蹤算法取得了顯著的突破,主流的兩類算法包括基于檢測跟蹤DBT和聯(lián)合檢測跟蹤JDT兩類,其中DBT算法中目標(biāo)檢測、特征提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)各模塊之間的關(guān)聯(lián)度較低,且存在較多冗余,導(dǎo)致算法的準(zhǔn)確度和效率較低;JDT算法將多模塊融合學(xué)習(xí),提升了跟蹤性能,但是其強依賴于檢測器的效果,對于復(fù)雜背景下遠距離的低慢小目標(biāo),目標(biāo)占據(jù)像素點較少,目標(biāo)表觀特征不足,對目標(biāo)的檢測和匹配有很大的影響,從而最終降低了跟蹤算法的性能[25-27]。因此,在遠距離低慢小目標(biāo)表觀特征失效的場景下,如何開發(fā)低外觀特征依賴的高效可靠的多目標(biāo)跟蹤方法,是需要解決的關(guān)鍵問題。

表觀特征的降低甚至是難以獲取,需要將重點放在目標(biāo)運動特征上。目前大多數(shù)方法都集中在二維下的多目標(biāo)跟蹤,而三維下的跟蹤可以提供更準(zhǔn)確的目標(biāo)位置和大小估計,對于深度學(xué)習(xí)而言,獲取更多維度的信息能夠保證信息輸入的完備性,從而更有效地提取運動特征,因此光電探測系統(tǒng)中的測距機需要高效使用,實現(xiàn)對視場內(nèi)多目標(biāo)的快速定位。傳統(tǒng)的光束掃描方式通過機械裝置移動反射鏡使其掃描方位和俯仰來保證覆蓋整個空間,但是此方法效率較低,實時性不高,且難以實現(xiàn)小型化。微納精密光束調(diào)控器件是未來實現(xiàn)目標(biāo)快速定位的重要方向,其中MEMS振鏡陣列通過在其基底材料上加工微型反射鏡及驅(qū)動線圈,通過控制驅(qū)動線圈中的電流使微振鏡進行擺動,改變激光指向,多個MEMS振鏡的拼接擴展了MEMS振鏡偏轉(zhuǎn)角度的范圍,實現(xiàn)了大范圍掃描,在高重頻高靈敏度測距機的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)對大視場范圍內(nèi)多目標(biāo)的實時測距[28];光學(xué)相控陣(Optical Phased Array,OPA)通過控制OPA芯片的光相位實現(xiàn)出射光束快速掃描和對不同目標(biāo)的精確瞄準(zhǔn),且速度更快、精度更高[29];由亞波長尺度的單元結(jié)構(gòu)排布組成的超構(gòu)表面也提供了變革性的方案,將超構(gòu)表面與MEMS集成,超構(gòu)表面作為反射調(diào)制器件,通過MEMS驅(qū)動超構(gòu)表面產(chǎn)生形變實現(xiàn)光束掃描[30]。

在實現(xiàn)多目標(biāo)定位的基礎(chǔ)上,可以充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)對運動特征的學(xué)習(xí)。人類視覺在視線跟蹤、自適應(yīng)機制等方面具有先天優(yōu)勢。人眼視網(wǎng)膜的光感受器分布不均勻,中央凹具有很高的視敏度,能夠有效識別微小目標(biāo);而視網(wǎng)膜周邊部分卻無法識別微小目標(biāo),但對給物體運動等刺激有很高的敏感性。當(dāng)目標(biāo)較小時,人眼跟蹤目標(biāo)不再依賴目標(biāo)的外觀特征,而更多地是基于目標(biāo)的位置和軌跡等先驗信息。人類視覺的這種特性和處理方法對于跟蹤算法具有一定的啟發(fā)性,因此可以將以人類視覺的注意力機制為基礎(chǔ),結(jié)合基于深度學(xué)習(xí)的運動特征提取方法,針對遠距離的低慢小目標(biāo),開發(fā)基于注意力機制的多目標(biāo)跟蹤方法,緩解外觀特征失效對于小目標(biāo)跟蹤的影響,實現(xiàn)對多目標(biāo)的精確跟蹤。

4 結(jié) 論

通過對俄烏戰(zhàn)爭無人機作戰(zhàn)現(xiàn)狀的分析,可以看出,無人機及無人機群將會成為未來軍事對抗的重要目標(biāo),而光電探測已經(jīng)成為預(yù)警探測必不可少的探測手段,但是光電探測技術(shù)仍需進一步提升。

針對光電探測系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀,本文分析了當(dāng)前光電探測在復(fù)雜作戰(zhàn)場景下面對的主要挑戰(zhàn)難題,同時給出了不同難題下的解決思路,針對快速發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的難題,可以引入多維感知的光電探測器,將強度、多光譜、偏振、相位等多維光場信息進行融合,通過多維信息的優(yōu)勢互補來提升系統(tǒng)的探測識別能力,滿足光電系統(tǒng)大視場遠距離探測的需求;針對探測發(fā)現(xiàn)與跟蹤識別矛盾的難題,需要突破傳統(tǒng)探測技術(shù)體制,基于鷹眼、人眼、昆蟲復(fù)眼等生物設(shè)計仿生的光學(xué)系統(tǒng),增大系統(tǒng)的視場范圍的同時提高關(guān)鍵區(qū)域的空間分辨率,滿足光電系統(tǒng)大視場與高分辨的需求;針對復(fù)雜背景檢測識別困難的難題,可以引入跨學(xué)科的思維理念,基于生物關(guān)鍵視皮層腦區(qū)的機制,建立視覺計算模型,使用類腦智能算法,滿足光電系統(tǒng)復(fù)雜背景下低虛警率探測及高精度識別的需求;針對集群式多目標(biāo)飽和攻擊的問題,引入MEMS振鏡、OPA芯片、超構(gòu)表面等微納光束調(diào)整器件實現(xiàn)對多目標(biāo)的精確定位,在基于深度學(xué)習(xí)的運動特征提取算法的基礎(chǔ)上,開發(fā)基于人類視覺注意力機制的多目標(biāo)跟蹤算法,實現(xiàn)對戰(zhàn)場集群目標(biāo)的態(tài)勢分析。

實現(xiàn)大視場遠距離探測、兼容大視場與高分辨、滿足復(fù)雜背景下低虛警探測與高精度識別、具備多目標(biāo)定位跟蹤能力是未來光電探測系統(tǒng)的發(fā)展趨勢,通過光電探測技術(shù)的提升,最終實現(xiàn)與雷達能力的匹配。